#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
fromsklearnimportdatasets
x1,y1=datasets.make_circles(n_samples=5000
,factor=.6
,noise=0.05)
x2,y2=datasets.make_blobs(n_samples=1000
,n_features=2
,centers=[[1.2
,1.2]],
cluster_std=[[.1]],
random_state=9)
#x3,y3=datasets.make_moons(n_samples=2000,noise=0.05)
#plt.scatter(x3[:,0],x3[:,1],marker='o')
#plt.show()
plt.subplot(3,2
,6)#
把原始影象放在最後顯示
x=np.concatenate((x1,x2))
plt.scatter(x[:,
0],x[:,
1],marker='o')
plt.subplot(3,2
,1)#
第乙個是
kmeans
的結果，k為
5fromsklearn.clusterimportkmeans
result=kmeans(n_clusters=5
,random_state=9).fit_predict(x)
plt.scatter(x[:,
0],x[:,
1],c=result)
#plt.show()
plt.subplot(3,2
,2)fromsklearn.clusterimportminibatchkmeans#
第二個與第乙個類似，不同的地方是計算距離使用的樣本是不同類的抽樣資料
result=minibatchkmeans(n_clusters=5
,random_state=9).fit_predict(x)
plt.scatter(x[:,
0],x[:,
1],c=result)
#plt.show()
plt.subplot(3,2
,3)fromsklearn.clusterimportbirch#
利用層次方法的平衡迭代和規約
result=birch(n_clusters=5).fit_predict(x)
plt.scatter(x[:,
0],x[:,
1],c=result)
'''plt.subplot(3,2,1)
from sklearn.cluster import affinitypropagation#
吸引子傳播，這個計算起來很慢
.....
result=affinitypropagation().fit_predict(x)
plt.scatter(x[:,0],x[:,1],c=result)
plt.show()
'''plt.subplot(3,2
,4)fromsklearn.clusterimportdbscan#
具有雜訊的基於密度的聚類方法，不需要指定聚類類別，但需要指定距離和簇最小樣本
result=dbscan(eps=0.1
,min_samples=10).fit_predict(x)
plt.scatter(x[:,
0],x[:,
1],c=result)
plt.subplot(3,2
,5)fromsklearn.clusterimportspectralclustering#
譜聚類，計算相似度矩陣，相似距離使用
rbf距離
可以看出，當聚類數量為3時，比較明顯的地方是dbscan可以聚類出形狀相似的部分，而且其它的方法都需要指定聚類的簇數
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